Enfermedades neurodegenerativas como la enfermedad de Parkinson afectan los síntomas motores con movimientos anormalmente incrementados o reducidos. Los síntomas como temblores y trastornos en el movimiento de las manos pueden ser sutiles y variar diariamente de manera que la condición real de la enfermedad puede no presentarse completamente en sesiones clínicas. El examen de salud y monitoreo, si está disponible en el espacio de vida, puede capturar información completa y cuantitativa sobre los síntomas motores de un paciente, permitiendo a los médicos hacer un diagnóstico preciso y diseñar un tratamiento más personalizado. La detección basada en WiFi es una solución potencial para detectar de manera pasiva el movimiento humano de forma sin contacto que no recopila información personal identificable. Este estudio propuso un enfoque para la detección de micromovimientos humanos utilizando la información del estado del canal WiFi, que puede ser realizado en una habitación de tamaño regular para el monitoreo y examen de la salud en el hogar. Se probaron tres tipos de movimientos para evaluar el método propuesto en la cuantificación de micromovimientos utilizando enlaces WiFi individuales y múltiples. Los resultados muestran que los micromovimientos podrían ser capturados en todas las ubicaciones distribuidas en el entorno experimental (4.2 m x 7.9 m). Nuestro algoritmo informático calculó la frecuencia y duración de temblores simulados de manos con una precisión promedio del 90.9% (un solo enlace WiFi) - 95.7% (múltiples enlaces WiFi).